Projektziel

Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz in der Praxis

Mit der Bekanntmachung zur Förderung von Projekten zum Thema „Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz in der Praxis“ vom 19. März 2019 wird der Transfer von innovativen Forschungsergebnissen aus dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz in die Praxis gefördert. Die Förderbekanntmachung ist eingebettet in die nationale Strategie für Künstliche Intelligenz (KI). Mit der Umsetzung der Bekanntmachung wird insbesondere das Handlungsfeld „Transfer in die Wirtschaft, Mittelstand stärken“ der KI-Strategie adressiert.

Künstliche Intelligenz für die effiziente Mensch-Roboter-Kollaboration

Moderne Roboter können mittlerweile ohne Schutzzäune gemeinsamen mit dem Menschen in der Logistik oder Produktion zusammenarbeiten. Die Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) folgt dabei strengen Normen und Regeln um stets die Sicherheit des Menschen zu gewährleisten. Dies führt dazu, dass bisherige MRK-Systeme mit niedrigen, reduzierten Geschwindigkeiten arbeiten oder gar stoppen, wenn sich ein Mensch nähert.

Ziel dieses Vorhabens ist die Entwicklung einer menschlichen Bewegungsprädiktion mittels der Kombination aus drei tiefen Neuronalen Netzen (NN). Hierzu wird der gemeinsame Arbeitsraum in eine Blockdarstellung (Voxeldarstellung) überführt, die es ermöglicht, Hindernisse als Volumen darzustellen und mittels Autoencoder menschlichen Posen so vorverarbeitet, dass diese im System effizient gespeichert werden können. Ein zweiter Autoencoder wird anhand von öffentlichen Motion-Datenbanken trainiert und erlaubt so die Prädiktion von Einzelbewegungen. Im letzten Schritt kann ein rekurrentes Neuronales Netz, das dank Long short-term memory (LSTM) mit nur wenigen, aufgabenspezifische Daten trainiert wurde, dennoch komplexe Handlungen vorhersagen.

Die entwickelte KI-basierte Bewegungsprädiktion von Handlungen im Voxelraum, kombiniert mit einem dynamischen Aufgabenscheduling, erlaubt eine effizientere Gestaltung von MRK-Systemen. Des Weiteren können diese durch minimale Stoppzeiten effektiver und wirtschaftlicher eingesetzt werden.

Die Bewegungsprädiktion wird in zwei Demonstratoren evaluiert: In einer mobilen MRK Zelle für industrielle Anwendungen in einem Logistik-Szenario und mit einem humanoiden Roboter in einem Servicerobotik-Szenario. Das zu entwickelnde „KI-in-the-box“-System ist insbesondere für KMUs geeignet, da es einen einfachen Zugang zu KI Methoden ermöglicht und somit zur Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit durch die Nutzung von KI beiträgt.

Konsortium

Roboception GmbH

  • Projektleitung
  • Entwicklung der Bedienkonzepte und Optimierung der Methoden
  • Evaluation und Verwertung

FZI Forschungszentrum Informatik

  • Spezifikation und Entwicklung des "KI- in-the-Box"-Systems
  • Entwicklung der KI-basierten Algorithmen zur Bewegungsprädiktion
  • Wissenschaftliche und technische Evaluierung der KI-Methoden

Ruhrbotics GmbH

  • Aufbau einer mobilen MRK Zelle für die Logistik
  • Evaluierung und Verwertung

pi4_robotics GmbH

  • Aufbau eines Servicerobotik-Demonstrators
  • Evaluierung und Verwertung

Kontakt

Koordinator

Roboception GmbH
Dr. Michael Suppa
Kaflerstraße 2
81241 München
info@roboception.de

Fördergeber